SISTEM PERAMALAN VOLUME KENDARAAN DI JALAN TOL MENGGUNAKAN METODE DOUBLE MOVING AVERAGE DAN DOUBLE EXPONENTIAL
SMOOTHING
(STUDI KASUS DI JASAMARGA PANDAAN TOL) SKRIPSI
Disusun Oleh :
Mesach Habel Wiyono Pranataningtyas 19.18.045
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA S1 FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI NASIONAL MALANG
2023
ii
iii
iv
SISTEM PERAMALAN VOLUME KENDARAAN DI JALAN TOL MENGGUNAKAN METODE DOUBLE MOVING AVERAGE DAN DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING
(Studi Kasus di Jasamarga Pandaan Tol)
Mesach Habel Wiyono Pranataningtyas, Yosep Agus Pranoto, Deddy Rudhistiar Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri
Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia 1918045@scholar.itn.ac.id
ABSTRAK
Forecasting atau peramalan telah dijadikan salah satu pertimbangan, khususnya dalam bidang bisnis dan ekonomi. Hal ini dilakukan agar kerugian perusahaan dapat diminimalisir dan keuntungan perusahaan dapat dimaksimalkan.
Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem yang dapat mempermudah dalam mendapatkan hasil peramalan yang akurat. Namun dalam kasus nyata pengadaan konsultan IT membutuhkan biaya yang cukup mahal. Sehingga penelitian memberikan solusi untuk merancang sebuah sistem peramalan volume kendaraan di jalan tol berbasis website yang dilakukan di PT. Jasamarga Pandaan Tol. Sistem ini diharapkan mampu memudahkan tim Traffic Collection dalam memproyeksikan volume kendaraan di jalan tol dimasa mendatang. Metode yang digunakan dalam peramalan volume kendaraan ini adalah metode double moving average dan double exponential smoothing. Hasil dari kedua metode ini akan dibandingkan berdasarkan keakurasian datanya sehingga user dimudahkan untuk melihat hasil peramalan volume kendaraan dimasa mendatang. Hasil akurasi dari penerapan metode double moving average menghasilkan nilai rata-rata MAPE sebesar 30.124% dan metode double exponential smoothing menghasilkan nilai rata-rata MAPE sebesar 5.368%.
Kata kunci : Forecasting, Peramalan, Double Exponential Smoothing, Double Moving Average, Jalan tol.
v
KATA PENGANTAR
Dengan memanjatkan puji syukur kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, karena dengan rahmat dan karunia-Nya sehingga penulis dapat menyusun skripsi yang berjudul “Sistem Peramalan Volume Kendaraan di Jalan Tol Menggunakan Metode Double Moving Average Dan Double Exponential Smoothing (Studi Kasus di Jasamarga Pandaan Tol)” dan dapat diselesaikan dengan baik. Skripsi ini disusun sebagai salah satu syarat untuk mengerjakan skripsi pada program S-1 di Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Nasional Malang.
Dengan ini penulis mengucapkan terimakasih kepada semua pihak yang telah membantu. Pada kesempatan ini penulis menyampaikan terima kasih sebesar-besarnya kepada yang terhormat :
1. Tuhan Yesus Kristus yang telah memberikan kasih setia, rahmat, dan karunia- Nya bagi penyusun sehingga dapat mengerjakan laporan skripsi dengan lancar.
2. Kedua Orang Tua dan Keluarga Besar yang telah memberikan semangat dan dorongan baik secara moral maupun materil untuk menyelesaikan skripsi ini.
3. Bapak Suryo Adi Wibowo, ST. MT, selaku Ketua Program Studi Teknik Informatika S-1 ITN Malang.
4. Bapak Yosep Agus Pranoto, ST. MT, selaku Dosen Pembimbing 1 Prodi Teknik Informatika.
5. Bapak Deddy Rudhistiar S.Kom., M.Cs., selaku Dosen Pembimbing 2 Prodi Teknik Informatika.
6. Semua dosen Program Studi Teknik Informatika S-1 ITN Malang yang telah membantu dalam penulisan dan masukan.
7. Semua teman-teman Army of God GMS Malang yang telah memberikan semangat dan dorongan dalam pelaksanaan dan penyusunan skripsi ini.
8. CG AOG Youth 18 yang telah membantu dalam penyusunan skripsi ini.
9. GMS Live yang selalu menemani penulis dalam pelaksanaan dan penyusunan skripsi ini.
vi
10. Rekan-rekan yang telah membantu dalam pelaksanaan dan penyusunan skripsi ini.
11. Semua rekan-rekan kerja KapanLagi yang selalu menjadi penyemangat serta motivasi dalam mengerjakan skripsi.
12. Diri sendiri karena sudah bertahan dan mampu melewati segala kesulitan dalam penyusunan skripsi ini sehingga dapat menyelesaikannya dengan baik.
Dengan segala kerendahan hati, penulis menyadari masih banyak kekurangan dalam penyusunan skripsi ini, sehingga penulis mengharapkan adanya kritik dan saran yang bermanfaat untuk membangun dan menyempurnakan skripsi ini.
Malang, Januari 2023
Penulis
vii
DAFTAR ISI
LEMBAR PERSETUJUAN DAN PENGESAHAN ... Error! Bookmark not defined.
DAFTAR ISI ... vii
DAFTAR GAMBAR ... ix
DAFTAR TABEL ... x
BAB I LATAR BELAKANG ... 1
1.1 Latar Belakang ... 1
1.2 Rumusan Masalah ... 2
1.3 Batasan Masalah ... 3
1.4 Tujuan ... 3
1.5 Manfaat ... 3
1.6 Metodologi Penelitian ... 4
1.7 Sistematika Penelitian ... 5
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 6
2.1 Penelitian Terkait ... 6
2.2 Peramalan (Forecasting) ... 7
2.3 Golongan Kendaraan ... 8
2.4 Website ... 8
2.5 HTML ... 9
2.6 Database MySQL ... 10
2.7 Metode Double Moving Average ... 10
2.8 Metode Double Exponential Smoothing ... 12
2.9 Mean Absolute Percentage Error (MAPE) ... 13
2.10 Pengertian Framework ... 15
2.11 Framework Laravel ... 16
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN ... 18
3.1 Kebutuhan Fungsional ... 18
3.2 Kebutuhan Non-Fungsional ... 18
3.3 Data – Data yang terkait dengan Kegiatan Sistem ... 19
3.4 Blok Diagram Sistem Aplikasi Peramalan Volume Kendaraan Jalan Tol .. 19
viii
3.5 Struktur Menu Aplikasi Peramalan Volume Kendaraan Jalan Tol ... 20
3.6 Flowchart Sistem Aplikasi Peramalan Volume Kendaraan Jalan Tol ... 20
3.7 Desain Perhitungan Algoritma Metode ... 22
3.8 Flowchart Metode Double Moving Average ... 23
3.9 Flowchart Metode Double Exponential Smoothing ... 24
3.10 Fitur Perhitungan Hari Libur ... 25
3.11 Design Prototype ... 26
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN ... 28
4.1 Implemtasi Antarmuka ... 28
4.2 Perhitungan Metode Double Moving Average ... 32
4.3 Perhitungan Metode Double Exponential Smoothing ... 36
4.4 Pengujian MAPE pada Metode Double Moving Average ... 39
4.5 Pengujian MAPE pada Metode Double Exponential Smoothing ... 40
4.6 Pengujian MAPE pada Metode Double Exponential Smoothing ... 40
4.7 Pengujian Sistem dengan Black Box ... 41
BAB V PENUTUP ... 43
5.1 Kesimpulan ... 43
5.2 Saran ... 43
DAFTAR PUSTAKA ... 45
ix
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Flowchart Double Moving Average ... 11
Gambar 2.2 Flowchart Double Exponential Smoothing ... 12
Gambar 2.3 Flowchart MAPE ... 14
Gambar 3.1 Blok Diagram Sistem Aplikasi Peramalan Volume Kendaraan ... 19
Gambar 3.2 Struktur Menu Aplikasi Peramalan Volume Kendaraan ... 20
Gambar 3.3 Flowchart Sistem Aplikasi Peramalan Volume Kendaraan ... 21
Gambar 3.4 Desain Perhitungan Algoritma Metode ... 22
Gambar 3.5 Flowchart Metode Double Moving Average ... 23
Gambar 3.6 Flowchart Metode Double Exponential Smoothing ... 24
Gambar 3.7 Desain Tampilan Landing Page ... 26
Gambar 3.8 Desain Tampilan Login ... 27
Gambar 3.9 Desain Tampilan Dashboard ... 27
Gambar 4.1 Desain Tampilan Landing Page ... 28
Gambar 4.2 Desain Tampilan Dashboard ... 29
Gambar 4.3 Desain Tampilan Login ... 29
Gambar 4.4 Desain Tampilan Gagal Login... 30
Gambar 4.5 Desain Tampilan Golongan Kendaraan ... 30
Gambar 4.6 Desain Tampilan Tambah Data Golongan Kendaraan ... 31
Gambar 4.7 Desain Tampilan Edit Data Golongan Kendaraan ... 31
Gambar 4.8 Desain Tampilan Forecasting ... 31
x
DAFTAR TABEL
Tabel 4.1 Volume Kendaraan ... 32
Tabel 4.2 Perhitungan Golongan I Metode Moving Average ... 34
Tabel 4.3 Perhitungan Golongan II Metode Moving Average ... 35
Tabel 4.4 Perhitungan Golongan III Metode Moving Average ... 35
Tabel 4.5 Perhitungan Golongan IV Metode Moving Average... 35
Tabel 4.6 Perhitungan Golongan V Metode Moving Average ... 36
Tabel 4.7 Perhitungan Golongan I Metode Exponential Smoothing... 37
Tabel 4.8 Perhitungan Golongan II Metode Exponential Smoothing ... 37
Tabel 4.9 Perhitungan Golongan III Metode Exponential Smoothing ... 38
Tabel 4.10 Perhitungan Golongan IV Metode Exponential Smoothing ... 38
Tabel 4.11 Perhitungan Golongan V Metode Exponential Smoothing... 39
Tabel 4.12 Perhitungan MAPE pada Metode Moving Average ... 39
Tabel 4.13 Perhitungan MAPE pada Metode Exponential Smoothing ... 40
Tabel 4.14 Perbandingan Perhitungan Metode ... 41
Tabel 4.15 Pengujian Black Box ... 41
